Visualizações
February 27, 2026 · View on GitHub
Visualizar dados é uma das tarefas mais importantes de um cientista de dados. Imagens valem mais que mil palavras, e uma visualização pode ajudar você a identificar diversos aspectos interessantes dos seus dados, como picos, valores atípicos, agrupamentos, tendências e muito mais, que podem ajudar a entender a história que seus dados estão tentando contar.
Nestas cinco lições, você explorará dados provenientes da natureza e criará visualizações interessantes e bonitas usando várias técnicas.
| Número do Tópico | Tópico | Aula Vinculada | Autor |
|---|---|---|---|
| 1. | Visualizando quantidades | ||
| 2. | Visualizando distribuição | ||
| 3. | Visualizando proporções | ||
| 4. | Visualizando relações | ||
| 5. | Criando Visualizações Significativas |
Créditos
Essas lições de visualização foram escritas com 🌸 por Jen Looper, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta.
🍯 Os dados sobre Produção de Mel nos EUA foram obtidos do projeto de Jessica Li no Kaggle. Os dados são derivados do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos.
🍄 Os dados sobre cogumelos também foram obtidos do Kaggle, revisados por Hatteras Dunton. Este conjunto de dados inclui descrições de amostras hipotéticas correspondentes a 23 espécies de cogumelos com lamelas das famílias Agaricus e Lepiota. Os cogumelos foram descritos no livro The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981). Este conjunto de dados foi doado ao UCI ML 27 em 1987.
🦆 Os dados sobre pássaros de Minnesota foram obtidos do Kaggle, extraídos do Wikipedia por Hannah Collins.
Todos esses conjuntos de dados estão licenciados como CC0: Creative Commons.
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